論文の概要: Adaptive Graph Spatial-Temporal Transformer Network for Traffic Flow Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05064v1
• Date: Sat, 9 Jul 2022 19:21:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 13:28:13.743937
• Title: Adaptive Graph Spatial-Temporal Transformer Network for Traffic Flow Forecasting
• Title（参考訳）: 交通流予測のための適応グラフ空間時間変換器ネットワーク
• Authors: Aosong Feng and Leandros Tassiulas
• Abstract要約: 複雑な時空間相関と非線形トラフィックパターンのため、交通予測は非常に困難である。 既存の研究は主に、空間的相関と時間的相関を別々に考慮して、そのような空間的・時間的依存関係をモデル化する。 本稿では,局所的マルチヘッド自己アテンションを用いた空間時間グラフ上での空間空間的・時間的相関を直接モデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.867331860819595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic flow forecasting on graphs has real-world applications in many fields, such as transportation system and computer networks. Traffic forecasting can be highly challenging due to complex spatial-temporal correlations and non-linear traffic patterns. Existing works mostly model such spatial-temporal dependencies by considering spatial correlations and temporal correlations separately and fail to model the direct spatial-temporal correlations. Inspired by the recent success of transformers in the graph domain, in this paper, we propose to directly model the cross-spatial-temporal correlations on the spatial-temporal graph using local multi-head self-attentions. To reduce the time complexity, we set the attention receptive field to the spatially neighboring nodes, and we also introduce an adaptive graph to capture the hidden spatial-temporal dependencies. Based on these attention mechanisms, we propose a novel Adaptive Graph Spatial-Temporal Transformer Network (ASTTN), which stacks multiple spatial-temporal attention layers to apply self-attention on the input graph, followed by linear layers for predictions. Experimental results on public traffic network datasets, METR-LA PEMS-BAY, PeMSD4, and PeMSD7, demonstrate the superior performance of our model.
• Abstract（参考訳）: グラフ上のトラフィックフロー予測は、交通システムやコンピュータネットワークなど、多くの分野で実世界の応用がある。 複雑な時空間相関と非線形トラフィックパターンのため、交通予測は非常に困難である。 既存の研究はほとんどの場合、空間的相関と時間的相関を別々に考慮し、直接的空間的相関をモデル化できないような空間的依存をモデル化している。 本稿では,近年のグラフ領域におけるトランスフォーマーの成功に触発されて,局所的マルチヘッド自己アテンションを用いた空間時間グラフ上の空間的時間的相関を直接モデル化する。 時間的複雑さを低減するため,空間的隣接ノードに注意受容場を設定し,空間的時間的依存関係を隠蔽する適応グラフも導入した。 これらの注意機構に基づき,複数の空間的-時空間的注意層を積み重ねて入力グラフにセルフアテンションを施し,予測のための線形層を配置する適応グラフ空間-時空間トランスフォーマネットワーク (asttn) を提案する。 公共交通ネットワークデータセットであるMETR-LA PEMS-BAY, PeMSD4, PeMSD7の実験結果から, モデルの性能が向上したことを示す。

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